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摘 要:通过智猪博弈公理化系统模型的建立与分析,最后得出能激励大小图书馆进行知识共享的激励机制,帮助管理者更好地分配资源,有效地激励主动共享资源的图书馆,对激励的额度进行量化处理,提高资源管理的效率。
关键词:智猪博弈;公理化;知识共享;激励
中图分类号:G250 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)15-0251-03
引言
信息资源是人类社会实践活动的产物,不可能脱离人的作用而独立发挥其经济功能,共享性是信息资源的一种天然特性,人类在对信息资源进行开发、利用时,常常伴随着有意或无意地对信息资源共享合作的干扰[1]。高校图书馆系统的CALIS项目已发展到500多家成员馆[2],吸引了大量图书馆的积极参与,文献传递业务量直线上升,每年达到3.3万件。文化部的全国文化信息资源共享工程覆盖全国2 675个公共图书馆。中国科学院的国家科学数字图书馆计划(NSTL)每年投入1.6亿,年业务量达12万件[3],与此同时,同一地区不同系统之间的大小图书馆共享却几乎没有开展,全面合作关系也没有建立。
大、小型图书馆之间的知识共享[4]合作关系就如同“智猪博弈”模型中大猪与小猪的关系一样。结合“智猪博弈”模型来分析,大型图书馆是模型里的大猪,小型图书馆是模型里的小猪,知识共享活动就如同控制按钮。在既定的政策下,大型图书馆与小型图书馆如果进行合作,大型图书馆总要付出更大的代价,承担更多的责任,而小型图书馆总是轻轻松松的受益者,成为资源共享合作的“搭便车”者,大型图书馆的知识共享积极性受到抑制,影响馆际互借联盟的效率。因此,如何激励馆际互借联盟中的大小图书馆都积极进行信息共享活动,是一个值得研究的课题。
一、智猪博弈模型
智猪博弈模型是博弈论中的一个经典模型。在经济学中,这个模型用以揭示市场中大型企业与小型企业竞争合作的行为。博弈原始模型[5]在管理学中的应用甚多,但皆将此模型的结论类比到实际问题中,所有“结论”均为能者劳,庸者享,研究方法无逻辑性、缺实用性。智猪博弈虽已受到经济理学学者的重视,但却没有科学系统的理论与方法作支持,著名学者姜殿玉的公理化智猪博弈克服了不科学的方法的缺点,在控制“搭便车”现象的政治和经济等社会问题中具有广阔的应用前景和很高的应用价值。
Rasmusen原始模型符号化:踏板和带喷嘴食槽分别在猪圈的两侧,大小两头猪,踏一下踏板,有q(称出食量)单位猪食进槽,但需c单位成本。大猪(big pig)独踏、两猪(two pigs)同踏和小猪(small pig)独踏时,大猪依次吃到b,t和s单位猪食。记u1和u2各为大猪和小猪的跑速;v1和v2各为大猪和小猪的吃速;d(d>0)为食槽到踏板间距离,称槽板距。表1给出了智猪博弈的支付矩阵。
表1 智猪博弈的支付矩阵
基于Rasmusen的图书馆创新应用模型:假设图书馆都是经济学中所说的“理性人”,即满足以上的“六条假设”,为了研究方便,假设信息资源共享联盟中有大小图书馆两个,分别用图书馆甲(大型)和图书馆乙(小型)表示,但分析结果可以类推到n个图书馆参与的信息共享联盟的博弈中。信息资源共享联盟中存在“搭便车”的现象,这说明信息资源共享联盟的“智猪博弈”均衡有其存在的合理性。共享联盟的公理化参数设置为:q代表政府为此项目而拨款的数额(公共收益);c代表实行此项目所需的成本;u代表完成此馆际互借联盟所需规模的工作效率;v代表大小馆从政府拨款中获利的能力;d代表完成此项目所需规模的资源总量。
二、模型分析与激励机制设计
(一)模型分析
(二)激励机制设计
通过分析“智猪博弈”的激励改进模型可知,能否将小型图书馆“搭便车”现象降到最低,关键是看博弈规则的核心指标设置是否合适。比如对选择共享策略的图书馆激励程度如何,作为博弈规则的制订者——馆际互借联盟的管理机构应该通过改变博弈规则来改变博弈参与者的行为,减少小型图书馆“搭便车”行为,以提高信息资源共享的效率,达到馆际互借联盟的最终的目的,即大小图书馆都积极主动参与资源共享,此时的Nash均衡解为(共享,共享)。
本文主要是帮助管理者决策应该对共享资源的图书馆奖励多少的问题,在信息资源共享的初期,要求共享联盟管理机构必须坚持“效率优先”原则,通过激励机制设计,尽量减少小型图书馆“搭便车”行为,例如,馆际互借共享联盟的管理机构应该按共享信息资源的多少来奖励资金、设备等资源,充分发挥各种奖励的激励作用,刺激、鼓励小型图书馆多共享信息资源,调动大型图书馆长期的共享积极性。
结束语
馆际互借共享联盟在制度安排上需要建立完善的共享保障制度,调动小型图书馆的共享积极性,同时,要充分发挥制度的激励作用,鼓励小型图书馆多共享信息资源。共享联盟的管理机构既要通过激励制度的设计调动大型图书馆知识共享的积极性,为小型图书馆提供“便车”,同(下转258页)(上接252页)时又要对小型图书馆进行必要的约束,减少小型图书馆“搭便车”行为,最终实现信息资源共享效率与公平的统一,这就要求实施有效的奖励额度来激励大小图书馆共享资源。本文就是帮助管理者决策奖励额度的。
关键词:智猪博弈;公理化;知识共享;激励
中图分类号:G250 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)15-0251-03
引言
信息资源是人类社会实践活动的产物,不可能脱离人的作用而独立发挥其经济功能,共享性是信息资源的一种天然特性,人类在对信息资源进行开发、利用时,常常伴随着有意或无意地对信息资源共享合作的干扰[1]。高校图书馆系统的CALIS项目已发展到500多家成员馆[2],吸引了大量图书馆的积极参与,文献传递业务量直线上升,每年达到3.3万件。文化部的全国文化信息资源共享工程覆盖全国2 675个公共图书馆。中国科学院的国家科学数字图书馆计划(NSTL)每年投入1.6亿,年业务量达12万件[3],与此同时,同一地区不同系统之间的大小图书馆共享却几乎没有开展,全面合作关系也没有建立。
大、小型图书馆之间的知识共享[4]合作关系就如同“智猪博弈”模型中大猪与小猪的关系一样。结合“智猪博弈”模型来分析,大型图书馆是模型里的大猪,小型图书馆是模型里的小猪,知识共享活动就如同控制按钮。在既定的政策下,大型图书馆与小型图书馆如果进行合作,大型图书馆总要付出更大的代价,承担更多的责任,而小型图书馆总是轻轻松松的受益者,成为资源共享合作的“搭便车”者,大型图书馆的知识共享积极性受到抑制,影响馆际互借联盟的效率。因此,如何激励馆际互借联盟中的大小图书馆都积极进行信息共享活动,是一个值得研究的课题。
一、智猪博弈模型
智猪博弈模型是博弈论中的一个经典模型。在经济学中,这个模型用以揭示市场中大型企业与小型企业竞争合作的行为。博弈原始模型[5]在管理学中的应用甚多,但皆将此模型的结论类比到实际问题中,所有“结论”均为能者劳,庸者享,研究方法无逻辑性、缺实用性。智猪博弈虽已受到经济理学学者的重视,但却没有科学系统的理论与方法作支持,著名学者姜殿玉的公理化智猪博弈克服了不科学的方法的缺点,在控制“搭便车”现象的政治和经济等社会问题中具有广阔的应用前景和很高的应用价值。
Rasmusen原始模型符号化:踏板和带喷嘴食槽分别在猪圈的两侧,大小两头猪,踏一下踏板,有q(称出食量)单位猪食进槽,但需c单位成本。大猪(big pig)独踏、两猪(two pigs)同踏和小猪(small pig)独踏时,大猪依次吃到b,t和s单位猪食。记u1和u2各为大猪和小猪的跑速;v1和v2各为大猪和小猪的吃速;d(d>0)为食槽到踏板间距离,称槽板距。表1给出了智猪博弈的支付矩阵。
表1 智猪博弈的支付矩阵
基于Rasmusen的图书馆创新应用模型:假设图书馆都是经济学中所说的“理性人”,即满足以上的“六条假设”,为了研究方便,假设信息资源共享联盟中有大小图书馆两个,分别用图书馆甲(大型)和图书馆乙(小型)表示,但分析结果可以类推到n个图书馆参与的信息共享联盟的博弈中。信息资源共享联盟中存在“搭便车”的现象,这说明信息资源共享联盟的“智猪博弈”均衡有其存在的合理性。共享联盟的公理化参数设置为:q代表政府为此项目而拨款的数额(公共收益);c代表实行此项目所需的成本;u代表完成此馆际互借联盟所需规模的工作效率;v代表大小馆从政府拨款中获利的能力;d代表完成此项目所需规模的资源总量。
二、模型分析与激励机制设计
(一)模型分析
(二)激励机制设计
通过分析“智猪博弈”的激励改进模型可知,能否将小型图书馆“搭便车”现象降到最低,关键是看博弈规则的核心指标设置是否合适。比如对选择共享策略的图书馆激励程度如何,作为博弈规则的制订者——馆际互借联盟的管理机构应该通过改变博弈规则来改变博弈参与者的行为,减少小型图书馆“搭便车”行为,以提高信息资源共享的效率,达到馆际互借联盟的最终的目的,即大小图书馆都积极主动参与资源共享,此时的Nash均衡解为(共享,共享)。
本文主要是帮助管理者决策应该对共享资源的图书馆奖励多少的问题,在信息资源共享的初期,要求共享联盟管理机构必须坚持“效率优先”原则,通过激励机制设计,尽量减少小型图书馆“搭便车”行为,例如,馆际互借共享联盟的管理机构应该按共享信息资源的多少来奖励资金、设备等资源,充分发挥各种奖励的激励作用,刺激、鼓励小型图书馆多共享信息资源,调动大型图书馆长期的共享积极性。
结束语
馆际互借共享联盟在制度安排上需要建立完善的共享保障制度,调动小型图书馆的共享积极性,同时,要充分发挥制度的激励作用,鼓励小型图书馆多共享信息资源。共享联盟的管理机构既要通过激励制度的设计调动大型图书馆知识共享的积极性,为小型图书馆提供“便车”,同(下转258页)(上接252页)时又要对小型图书馆进行必要的约束,减少小型图书馆“搭便车”行为,最终实现信息资源共享效率与公平的统一,这就要求实施有效的奖励额度来激励大小图书馆共享资源。本文就是帮助管理者决策奖励额度的。